• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.6
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• pp.805-814
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• 2013

This paper proposes a robust hand segmentation method using view-invariant characteristic of a wrist-mounted camera, and deals with a hand shape recognition system based on segmented hand information. We actively utilize the advantage of the proposed camera device that provides view-invariant images physically, and segment hand region using a Bayesian rule based on adaptive histograms. We construct HSV histograms from RGB histograms, and update HSV histograms using hand region information from a current image. We also propose a user adaptation method by which hand models gradually approach user-dependent models from user-independent models as the user uses the system. The proposed method was evaluated using 16 Korean manual alphabet, and we obtained increases of 27.91% in recognition success rate.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.493-496
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• 2009

Many AR (Augmented Reality) applications have been interested in a marker-less tracking since the tracking methods give camera poses without attaching explicit markers. In this paper, we propose a new marker-less page recognition and tracking algorithm for an AR book application such as DigilogBook. The proposed method only requires orthogonal images of pages, which need not to be trained for a long time, and the algorithm works in real-time. The page recognition is done in two steps by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors and the comparison evaluation function. And also, the method provides real-time tracking with 25fps ~ 30fps by separating the page recognition and the frame-to-frame matching into two multi-cores. The proposed algorithm will be extended to various AR applications that require multiple objects tracking.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.159-166
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• 2010

From public insecurity, access of wealth, alteration of population structure, and changes of security recognition, physical security has been continuously developed and changed. In these days, typical systems for physical security are unmanned security system using telephone network and security equipment, image recognition system using DVR and camera, and access control system by finger print recognition and RFID cards. However, physical security system is broadening its domain towards ICT based convergence with networked camera, biometrics, individual authentication, and LBS services. This paper proposes main technical trends and various security convergences for future physical security services by classifying the security categories into 3 parts; Individual security for personal protection, IT Convergence for large buildings, and Homeland Security for omni-directional security.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.113-114
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• 2023

가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.32-33
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• 2014

본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 손 영역을 효과적으로 검출하기 위한 방법을 제시한다. 컬러영상 카메라를 통해 손 영역 검출 방법은 주변 환경의 영향에 따라 낮은 인식률을 나타낸다. 또한 고화질의 컬러영상을 획득 하지 못한 경우 손 영역 검출의 인식률이 현저히 떨어지는 결과가 나타난다. 이러한 결점을 보완하기 위해서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 통해 획득한 깊이 영상 정보를 이용하여 객체들을 검출하고 빠르고 안정적으로 객체들 중에서 손 영역을 검출하는 방법을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.664-665
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• 2018

효과적인 에너지 절약 시스템을 구현하기 위해서는 실내의 재실자 존재 여부를 판별할 수 있는 근거가 필요하다. 본 연구에서는 천장에 광각렌즈 카메라를 설치하여 재실자 수를 탐지하는 방법을 소개한다. 인식 기술은 합성 곱 신경망의 한 종류인 Yolo v2를 사용하였으며, 건물 내부의 다양한 장소의 천장에 카메라 센서를 설치하여 필요한 데이터를 수집하였다. 수집한 2,200장의 데이터를 기준으로 학습을 수행하였고, 인식의 정확도를 측정해본 결과 96.15%의 정확도와 91.72%의 재현율을 얻어냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.124-125
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• 2021

최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.2
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• pp.642-651
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• 2019

One of the most important research topics on intelligent transportation systems in recent years is detecting and recognizing a license plate. The license plate has a unique identification data on vehicle information. The existing vehicle traffic control system is based on a stop and uses a loop coil as a method of vehicle entrance/exit recognition. The method has the disadvantage of causing traffic jams and rising maintenance costs. We propose to exploit differential image of camera background instead of loop coil as an entrance/exit recognition method of vehicles. After entrance/exit recognition, we detect the candidate images of license plate using the morphological characteristics. The license plate can finally be detected using SVM(Support Vector Machine). Letter and numbers of the detected license plate are recognized using CNN(Convolutional Neural Network). The experimental results show that the proposed algorithm has a higher recognition rate than the existing license plate recognition algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.30-39
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• 2006

Iris recognition is that identifies a user based on the unique iris texture patterns which has the functionalities of dilating or contracting pupil region. Iris recognition systems extract the iris pattern in iris image captured by iris recognition camera. Therefore performance of iris recognition is affected by the quality of iris image which includes iris pattern. If iris image is blurred, iris pattern is transformed. It causes FRR(False Rejection Error) to be increased. Optical defocusing is the main factor to make blurred iris images. In conventional iris recognition camera, they use two kinds of focusing methods such as lilted and auto-focusing method. In case of fixed focusing method, the users should repeatedly align their eyes in DOF(Depth of Field), while the iris recognition system acquires good focused is image. Therefore it can give much inconvenience to the users. In case of auto-focusing method, the iris recognition camera moves focus lens with auto-focusing algorithm for capturing the best focused image. However, that needs additional H/W equipment such as distance measuring sensor between users and camera lens, and motor to move focus lens. Therefore the size and cost of iris recognition camera are increased and this kind of camera cannot be used for small sized mobile device. To overcome those problems, we propose method to increase DOF by iris image restoration algorithm based on focus value of iris image. When we tested our proposed algorithm with BM-ET100 made by Panasonic, we could increase operation range from 48-53cm to 46-56cm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.147-150
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• 2008

현재의 비디오 카메라는 인간의 눈으로 볼 수 있는 것과 동일한 화질의 비디오 영상을 얻을 수 없다. 인간의 눈은 움직이는 물체에 중점을 두고 초점을 맞추는 시각적 특성을 가진다. 하지만 현재의 비디오 카메라 시스템은 영상에 대한 인간의 눈의 시각적 특성에 대한 고려 없이 조리개와 렌즈의 조절 작업이 이루어진다. 본 논문은 이러한 비디오 카메라 시스템의 개선을 위해 인간의 눈의 시각적 특성에 기반을 둔 실시간 피사체 적응 비디오 카메라 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상내에서 움직임을 가진 물체를 찾아낸 뒤, 이것에 가중치를 두고 조리개와 초점제어 작업의 순서로 이루어진다. 움직이는 물체는 영상 코덱의 움직임 정보를 파악하여 찾아내었다. 제안된 알고리즘은 프로그램언어로 구현되었으며, 초점거리와 조리개제어가 가능한 카메라와 PC를 사용하여 영상을 분석, 검증하였다.